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gremlin-both()与bothE().bothV()的区别

前言 之前一直以为在gremlin查询中，gremlin的both()和bothE().bothV()效果相同。但是在实际应用中，发现他们并不是相同的。....= graph.V(3).both()： 返回 id为3的节点出边和入边获取到的目标节点，不包含id为3的源节点 graph.V(3).bothE().bothV()：返回 id为3的节点的出边和入编获取到的所有节点...官网链接 http://kelvinlawrence.net/book/Gremlin-Graph-Guide.html#otherv 实际执行测试结果 ps：以下结果均在gremlin服务中实际测试...edge_value")获取一条边如下，源节点（id为2539） 和 目标节点（id为8853） ==>e[2l8xqf8-15zryu8-5slx][2539-edge_value->8853] 使用...both执行：g.V().has("user_id","5796").both("edge_value") 获取到一个节点，只包含目标节点，不包含源节点 ==>v[8853] 使用bothE、bothV

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gremlin-both()与bothE().bothV()的区别

本文链接：https://blog.csdn.net/CSDN___LYY/article/details/102628505 前言 之前一直以为在gremlin查询中，gremlin的both()和....= graph.V(3).both()： 返回 id为3的节点出边和入边获取到的目标节点，不包含id为3的源节点 graph.V(3).bothE().bothV()：返回 id为3的节点的出边和入编获取到的所有节点...官网链接 http://kelvinlawrence.net/book/Gremlin-Graph-Guide.html#otherv 实际执行测试结果 ps：以下结果均在gremlin服务中实际测试...edge_value")获取一条边如下，源节点（id为2539） 和 目标节点（id为8853） ==>e[2l8xqf8-15zryu8-5slx][2539-edge_value->8853] 使用...both执行：g.V().has("user_id","5796").both("edge_value") 获取到一个节点，只包含目标节点，不包含源节点 ==>v[8853] 使用bothE、bothV

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    谷歌使用人工智能来预测航班延误

    至于航班延误，谷歌航班将不仅直接从航空公司获取信息，而且将利用对历史数据的理解和机器学习算法来预测航空公司本身还没有标明的航班延误。...它还将提供延误的原因，如天气或飞机晚点。用户可以通过搜索航班号或航班和航线来追踪航班状态。随后，延迟信息将出现在搜索结果中。...谷歌航班现在将显示与这些票价相关的限制——比如使用顶部行李架的限制，或者选择座位的范围，以及额外的托运行李限制。...这些新功能似乎尤其针对今天的旅游初创公司和企业，比如Hopper，它刚刚增加了酒店搜索，使用大数据来分析机票价格和其他因素；或TripIt，它是谷歌旗下旅行应用Google Trips的竞争对手，最近该应用还引入了安全检查点等待时间...这些功能也是谷歌机器学习和大数据功能的真实演示，特别是在预测航班延误的情况下。

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    航班管家和连咖啡：连长的场景战术

    在这一个看上去互联网公司很难进入的领域，航班管家已深耕多年，找到了自己的位置。 航班管家深耕中长途出行 日前，民航局和铁路总公司发布了国庆长假的出行数据。...说到航班管家很多人都会想起2016年的“逃离北上广”的营销活动。事实上，航班管家在中长途出行市场已耕耘多年。...行程服务战略让航班管家的服务对象从App用户扩展到所有中长途出行用户，你可能不用航班管家，但说不定会在小程序、快应用、微信服务号等处用上高铁和航班动态信息查询，或者一口价的高品质专车接送机、接送站。...刚刚过去的国庆长假，航班管家的行程服务势能就得到释放。基于飞机、高铁、专车，航班管家通过APP、小程序、快应用等载体进行协同服务，每天为1000万出行用户提供行程服务。...航班管家、连咖啡与美团有着相似的进化路径，不是偶然。航班管家和连咖啡的创始人均是知名天使投资人、连环创业者连长（王江），他同时也是美团的天使投资人，这三个平台都是从一个点切入，再逐步将雪球滚大的。

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    左连接,右连接,内连接,全连接的区别及使用方式_外连接与内连接的区别

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 左连接，右连接，内连接，全连接的区别及使用 众所周知，我们在写sql时经常会用到多表查询数据，这就是涉及到连接的问题包括，左连接，右连接，内连接，全外连接。...定义： 左连接 （left join）：返回包括左表的所有记录和右表中连接字段相等的记录 右连接（right join）：返回包括右表的所有记录和左表中连接字段相等的记录 等值连接或者叫内连接（inner...join）：只返回两表相连相等的行 全外连接（full join）：返回左右表中所有的记录和左右表中连接字段相等的记录。...来吧，展示 内连接：（只有2张表匹配的行才能显示） select a.name,b.class from A a inner join B b on a.id=b.A_id 所以只能显示相连相等的行及...，去连接连接之后的新表等等。

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    linux mysql 软连接_linux 软连接的使用

    硬连接的作用是允许一个文件拥有多个有效路径名，这样用户就可以建立硬连接到重要文件，以防止“误删”的功能。其原因如上所述，因为对应该目录的索引节点有一个以上的连接。...只删除一个连接并不影响索引节点本身和其它的连接，只有当最后一个连接被删除后，文件的数据块及目录的连接才会被释放。也就是说，文件真正删除的条件是与之相关的所有硬连接文件均被删除。...【软连接】 另外一种连接称之为符号连接(Symbolic Link)，也叫软连接。软链接文件有类似于Windows的快捷方式。它实际上是一个特殊的文件。...使用方式 创建软链接 ln -s [源文件或目录] [目标文件或目录] 例： 当前路径创建test 引向/var/www/test 文件夹 ln –s /var/www/test test 创建/...var/test 引向/var/www/test 文件夹 ln –s /var/www/test /var/test 删除软链接 和删除普通的文件是一样的，删除都是使用rm来进行操作 例： 删除test

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    一夜成名的航班追踪网站，什么来头？

    就像是这样，地图上会显示天上飞的各种飞机。选中你想查询的那一架（图中红色小飞机），就能获得详细的航班信息，并在地图上看到它的实时飞行轨迹（图中紫线）。 是不是还挺方便的？...利用开源数据追踪航班 简单来说，Flightradar24主要是利用开源数据来实现航班追踪的。...ADS-B的数据中包含飞机的高度、航向、速度，以及冲突告警信息、航线拐点信息等附加信息。 并且与雷达监视系统相比，ADS-B数据更新速度快，数据精度高，传输信息丰富，安装和使用成本也低很多。...Fligtradar24拥有世界上最大的ADS-B网络，地面接收机超过3万台。 MLAT 但也并不是所有飞机都配备了ADS-B装置，如果遇到这种未携带的情况，还可以使用MLAT来追踪。...One More Thing 值得一提的是，由于使用ADS-B系统的飞机范围十分广泛，Flightradar24过滤了一些数据以保护隐私安全。

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    一夜成名的航班追踪网站，什么来头？

    利用开源数据追踪航班 简单来说，Flightradar24主要是利用开源数据来实现航班追踪的。...ADS-B的数据中包含飞机的高度、航向、速度，以及冲突告警信息、航线拐点信息等附加信息。 并且与雷达监视系统相比，ADS-B数据更新速度快，数据精度高，传输信息丰富，安装和使用成本也低很多。...Fligtradar24拥有世界上最大的ADS-B网络，地面接收机超过3万台。 MLAT 但也并不是所有飞机都配备了ADS-B装置，如果遇到这种未携带的情况，还可以使用MLAT来追踪。...One More Thing 值得一提的是，由于使用ADS-B系统的飞机范围十分广泛，Flightradar24过滤了一些数据以保护隐私安全。...此前，一位爱好者在接受采访时表示，这种追踪航班动向的体验，让他有一种“观鸟”的感觉。 编辑：于腾凯

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    一夜成名的航班追踪网站，什么来头？

    利用开源数据追踪航班 简单来说，Flightradar24 主要是利用开源数据来实现航班追踪的。...ADS-B 的数据中包含飞机的高度、航向、速度，以及冲突告警信息、航线拐点信息等附加信息。 并且与雷达监视系统相比，ADS-B 数据更新速度快，数据精度高，传输信息丰富，安装和使用成本也低很多。...MLAT 但也并不是所有飞机都配备了 ADS-B 装置，如果遇到这种未携带的情况，还可以使用 MLAT 来追踪。...现在，Flightradar24 已经发展成为全球最受欢迎的航班动态信息追踪应用之一。 官网介绍，Flightradar24 每天追踪超过 18 万个航班，日活用户超过 200 万。...One More Thing 值得一提的是，由于使用 ADS-B 系统的飞机范围十分广泛，Flightradar24 过滤了一些数据以保护隐私安全。

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    长连接短连接的区别以及使用场景

    ,就断开这个连接 注:双方指客户端和服务端 二.各自优缺点及使用场景 长连接可以省去较多建立连接和关闭连接的操作,所以比较节省资源和时间,但是长连接如果一直存在的话,第一需要很多探测包的发送来维持这个连接...,第二对服务器将是很大的负荷 相对而言,短连接则不需要服务器承担太大负荷,只要存在的连接就都是有用连接,但如果客户端请求频繁,就会在TCP的建立连接和关闭连接上浪费较大的资源和时间 三.使用场景 综合长连接短连接的优缺点...,我们不难发现,这两种连接没有绝对的好坏之分,只能说在不同的场景使用不同的连接才是上策 一般而言,像京东,淘宝这些大型的网站,随时随刻有成千上万的用户对服务端发送请求,一般使用短连接,因为如果用长连接的话...,用户越来越多,服务器一般扛不住这么多长连接 其实现在的大部分网站,使用的都是短连接,应该还是服务器压力的问题吧 而即时通讯(比如QQ)一般使用的是长连接(UDP长连接),但并不是永久连接,一般也会有一个保持的时间...,比如30分钟,24小时等,因为即时通讯是频繁的发送请求,使用长连接只需要建立一次连接,比较划算,同时再根据业务设置保持时间,超过这个时间就断开连接,也一定程度上保证了服务器的压力不会过大 同理,网络游戏一般也使用长连接

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    Druid连接池的使用

    Druid是阿里开源的数据库连接池，作为后起之秀，性能比dbcp、c3p0更高，使用也越来越广泛。Druid简介 当然Druid不仅仅是一个连接池，还有很多其他的功能。 druid的优点 高性能。...可以监控sql语句的执行时间、ResultSet持有时间、返回行数、更新行数、错误次数、错误堆栈等信息，来了解连接池、sql语句的工作情况，方便统计、分析SQL的执行性能 Druid的使用 添加druid...=abcd ##初始连接数，默认0 initialSize=10 #最大连接数，默认8 maxActive=30 #最小闲置数 minIdle=10 #获取连接的最大等待时间，单位毫秒 maxWait...如果觉得老调不好，可以DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); 再调用setter方法使用配置文件的值，不过很麻烦。...connection.close(); } } 使用durid的监控功能 1、在druid数据源里启用stat过滤器 <property name="filters" value

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    Xvfb的使用与vnc连接

    Xvfb是X Virtual Framebuffer的缩写，它是一个虚拟X服务器，用于在没有物理显示设备的情况下运行图形界面应用程序。通常情况下，Xvfb被用于服务器环境或无需图形用户界面的系统上。...有时再图形界面的linux去fuzz GUI程序，GUI程序会阻挡我们的操作，这里将GUI程序放到虚拟显示设备显示，那再好不过了 安装与使用 sudo apt-get install xvfb 在Linux...系统中，X服务器通过显示端口号来区分不同的显示屏，通常使用:0作为默认的物理显示端口，而虚拟显示端口从:1开始。...，假如是screen 1 x11vnc -display :1.1 让程序再screen 1上显示，设置一下DISPLAY环境变量即可 export DISPLAY=:1.1 之后即可通过vnc客户端连接...-display :2 -rfbauth /home/fuzzplat/.vnc/passwd 再访问呢就要输入密码了 或者不太安全的是再命令行指定密码，下面的密码是test，推荐使用上面的 x11vnc

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    【学术】不友好的天空：使用数据预测航班取消率-第1部分

    这是本系列文章中的第一部分，我们将探索一个用例和几个不同的机器学习平台，看看我们如何构建一个模型，一个可以帮助预测航班取消的平台。...在第一部分中，我们将讨论用例，为什么限制场景，以及我们收集的数据以启动数据科学/机器学习过程。 ? 用例 对于我们的用例，我们选择航班取消和天气数据有几个不同的原因。...因此，我们决定，如果我们把天气数据和历史飞行数据结合起来，我们就可以预测航班取消的情况。这需要我们所寻找的所有东西，但最终也包括了我们之前没有想到的东西:数据严重失衡的事实。...只是预测航班不会被取消，会给我们很大的准确率，但不是一个好的模型。我们需要寻找像混乱矩阵，精确，召回和ROC曲线这样的度量。...如果是这样的话，我们可以想象酒店使用它在机场预测航班将被取消的实时广告。或者Uber可能会用它为滞留的乘客提供更多的汽车。或者，机场本身也可以利用这个模型来为取消预订做好准备，并为乘客提供更好的体验。

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    使用连接组优化连接 (IM 6)

    本章为IM系列第6章 使用连接组优化连接。 连接组是用户创建的字典对象，其中列出了可以有意义连接的两列。...关于连接组 当启用IM列存储时，数据库可以使用连接组来优化在IM列存储中填充的表的连接。 使用连接组的目的 在某些查询中，连接组消除了解压缩和哈希列值的性能开销。...连接组如何工作 在连接组中，数据库使用相同的通用字典压缩连接组中的所有列。 创建连接组 使用CREATE INMEMORY JOIN GROUP语句定义连接组。...03连接组如何工作 在连接组中，数据库使用相同的通用字典压缩连接组中的所有列。 本节包含以下主题： 主题: 连接组如何使用通用字典 一个通用字典是一个表级的，特定于实例的字典代码集合。...连接组引用的列必须在连接组创建后填充。 您必须执行可能使用连接组的连接查询。 监控连接组的使用情况： 使用必要的权限登录到数据库。 获取要监视的查询的SQL ID。

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